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[期刊] 统计与决策
[作者]
王志坚 王斌会
文章分析了基于假设检验的时间序列IO型异常值检测方法的不稳健性,提出了一种改进的方法,并利用R语言对异常值的个数分四种情况进行模拟研究,模拟结果表明:改进后的检测法检测能力显著提高。
关键词：
时间序列 异常值检测 IO R语言
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪志红 王志坚 王斌会
时间序列异常值检测是时间序列分析研究中的重要内容，然而，在实际检测中往往存在“遮蔽效应”问题。文章分析了已有研究提出的时间序列TC型异常值检测法的不稳健性，并从两个方面进行改进：第一，建立基于Huber权函数的稳健ARMA模型，得到无干扰AR系数与MA系数；第二，用绝对离差中位数作为残差稳健估计量。通过以上改进得到了TC型异常值稳健检测统计量，并通过模拟对比小样本、中样本、大样本，轻污染、中污染、重污染情形下传统检测法与稳健检测法的检测效力，结果发现：在小样本、轻污染率下，两种检测法相差不大，但随着样本量、污染率的增加，稳健检测法显著优于传统检测法。最后，稳健检测法的优良性在金融市场异常现象检测中得到进一步说明。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王志坚
文章借鉴Charles(2005)提出的GARCH模型异常值检测法，提出一种GARCH模型AO型与IO型异常值稳健检测法，模拟不同污染率、不同样本量下的GARCH序列。实证检验结果显示，稳健检测法对异常值检测的正确率显著高于传统检测法。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
霍文君 王伟 李文
异常检测是数据挖掘中的一项关键技术,在计算机和互联网领域有广泛的应用,包括网络安全、图像识别、智能运维等,特别是智能运维,近几年取得了长足的发展.已有的异常检测算法会有低准确度、离线、无法自动更新等问题.为此对智能运维背景下的真实异常检测问题进行研究,构建高准确度、在线、通用异常检测算法,并据此在已有时间序列异常检测算法的基础上,提出了一种新的基于欧式距离的在线异常检测算法.通过实际的运维时序数据实验,发现该算法可以实时快速准确地检测流式时间序列数据中的异常数据,验证了该算法的有效性.
[期刊] 统计与决策
[作者]
单锐 刘琛
在规律变化迅速的类似股票的时间序列的预测问题上,传统离线模型无法即时对自身进行调整而导致模型准确度降低,而传统在线模型也会因为异常数据导致模型不稳定,为提高神经网络模型对时间序列的预测准确度和模型的稳定性,文章提出了一种基于后验异常检测的门控循环单元(Gated Recurrent Unit GRU)在线学习模型。该模型在网络在线学习前加入基于贝叶斯的后验异常检测算法,从而避免在线网络模型利用异常值迭代。经过30次实验的平均结果显示,加入后验异常检测的GRU网络在线学习模型要优于离线模型。而没有异常检测算法的模型则在异常值出现后会短期失效,虽然在随后正常数据的到来会逐渐修正模型,但最终的准确度反而不如离线模型,因此模型有效地提高了准确性和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 孙雄志
本文针对Cpm指数置信下限的问题,通过Fisher信息阵确定Jeffrey无信息先验分布,推导出Cpm的后验分布,并据此采用最大后验密度方法构造了贝叶斯置信下限。该方法解决了后验分布虽是单峰但非对称的置信下限问题。利用MATLAB进行的数值模拟分析,表明了该置信下限能够更准确地反映过程能力,有助于实现对过程能力指数的更精确的估计,为更有效地使用该指数提供了概率依据。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
金百锁 李炽坤
高维数据如气象数据中不可避免地存在异常值,应用最广泛的最小二乘法在识别异常值上不具有稳健性和灵敏度.稳健估计方法可使求出的估计量不受异常数据的强烈影响,从而能更好地识别异常点.这里给出了基于稳健S估计的主成分分析模型,其中加入Tukey的双权型函数约束条件.该模型无须对数据分布函数的具体形式做假设,算法的收敛速度较快.之后再结合B样条函数对数据作平滑处理,以平均残差平方和为检验统计量,使用同样具有稳健性的调优箱型图作为判别异常值的界限.实证分析采用了我国长江流域5个城市60多年共约58 000条气象数据,分别运用PCA方法和基于稳健S估计的异常值判别方法对该数据集进行了对比分析.可以明显地看出,相比传统方法,基于稳健S估计的异常值判别方法更突出地给出关于异常值的信息,能更好地识别异常值.
[期刊] 统计与决策
[作者]
张茺喨 田茂再
在许多领域中,Bootstrap成为一种数据处理的有效方法。很多情况下,模型中感兴趣的参数的置信区间难以构建,为了解决这一问题,文章提出了一个新的贝叶斯Bootstrap置信区间的估计量,并做了蒙特卡洛模拟比较,结果比经典区间估计方法和经典Bootstrap方法更优,并进行了实例分析。
关键词：
Bootstrap 贝叶斯 置信区间
[期刊] 统计与决策
[作者]
王新军 朱永忠 李佳蓓
在高维数据回归问题中,由于数据中往往存在异常值,特别地在一些领域内会出现数据波动异常激烈甚至呈现出厚尾的特性,所以对于这类问题,传统的最小二乘估计很难处理。文章对上述的问题,改进现有的Bayesian Lasso方法,在Bayesian Lasso的Gibbs抽样过程中引入两组潜变量,来模拟模型的随机误差,通过Gibbs抽样以及边缘极大似然法得出参数及潜变量有效的后验分布,提出了一种稳健有效的处理异常值的方法。通过数据仿真以及实例分析,与现有的方法进行比较,结果表明此方法能很好地处理数据中出现异常值以及呈
[期刊] 统计与决策
[作者]
林晓辉
本文通过对隶属函数的集中度系数确定的探讨,将模糊数学应用于贝叶斯统计学而形成一种新的假设检验方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王斌会,陈一非
多元数据由于其复杂性而使其中的异常值检测问题成为一个研究难点。传统的多元统计方法由于受异常值影响使结果产生不稳定性。本文提出一种基于稳健马氏距离的异常值检测方法,并与其它一般的传统办法进行比较说明其优良性。
关键词：
异常值 杠杆值 稳健杠杆值 稳健马氏距离
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘展 宋广雨
异常值检测方法研究是当今数据分析领域的一个热门问题。传统的基于模型的异常值检测方法，往往是先对模型中的参数进行估计，再检测异常值，但是异常值的存在会影响参数估计值，从而使得异常值检测结果不可靠。文章基于线性回归模型，引入异常值识别变量，提出线性均值漂移模型。在进行低维数据异常值检测时，对漂移项施加SCAD惩罚，利用坐标下降算法同时进行参数估计和异常值检测；在进行高维数据异常值检测时，对模型参数和异常值识别变量分别施加SCAD惩罚，利用坐标下降算法同时进行参数估计、变量选择和异常值检测。基于线性均值漂移模型，采用SCAD惩罚回归的思想设计坐标下降算法，消除了低维和高维数据中异常值的存在对参数估计带来的不利影响。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓毅 徐兆棣
自动分类是数据挖掘和机器学习中非常重要的研究领域。针对难以获得大量有类标签的训练集问题,提出了基于小规模训练集的增量式贝叶斯Bayes分类,给出增量式Bayes分类机理参数计算及其算法。对算法分两种情况处理,第一种情况是新增样本有类别标签,利用现有分类器检验其类标签,如果匹配则保留当前分类器,否则利用新样本修正分类器;第二种情况是新增样本无类别标签,则利用现有分类器为其训练类标签,然后利用新样本来修正分类器。试验结果表明,该算法是可行有效的,比Naive Bayes分类算法有更高的精度。增量式Bayes分类算法的提出为分类器的更新提供了一条新途径。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
王培超 周鋆 朱承 张维明
跨站脚本(XSS)攻击是最严重的网络攻击之一.传统的XSS检测方法主要从漏洞本身入手,多依赖于静态分析和动态分析,在多样化的攻击载荷(payload)面前显得力不从心.为此提出一种基于贝叶斯网络的XSS攻击检测方法,通过领域知识获取该网络中的节点.利用领域知识构建的本体为贝叶斯网络的构建提供良好的特征选择基础,并从中提取了17个特征,同时从公开渠道搜集的恶意IP和恶意域名为该模型及时检测新型攻击补充有力规则.为验证所提方法的有效性,在实际收集的XSS攻击数据集上进行实验,结果表明,在面对多样化的攻击时,该方法可以保持90%以上的检测准确率.
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